基于市道轮换框架下带跳扩散的CPPI模型研究

发布时间：2017-08-19 14:17

  本文关键词：基于市道轮换框架下带跳扩散的CPPI模型研究

  更多相关文章： Lévy过程 状态空间模型 马氏市道轮换 固定比例投资组合保险策略(CPPI) 跳扩散模型

【摘要】：随着市场经济的快速发展,利率期限结构大部分都是非线性,非高斯的,使得传统的统计模型没有办法解决这类问题。而状态空间模型是时间序列模型中非常重要的一类,它可以处理非线性,非高斯的结构模型,在统计学、计量经济学和先进的信号处理中都有较多的应用。在金融市场中,由于一些不可控的意外因素以及人为因素的干扰,都可能使得在研究市场风险和波动性时,结果会因此而改变,而在模拟金融市场时考虑马尔科夫市道轮换可以解决这些突发因素造成的影响。在证券市场中,投资者对投资组合的选择也是非常慎重的,由此找到一个既可以获得最大收益,又可以保本的投资组合策略是尤为重要的。所以在马尔科夫市道轮换框架下研究投资组合策略具有重大的理论和现实意义。正是出于这种考虑,本文首先介绍市道轮换,状态空间模型,以及Lévy过程和跳扩散模型。然后在这些模型的基础上,在市道轮换Lévy过程(指数Lévy过程)下研究固定比例投资组合保险策略(CPPI),然后又在特殊跳扩散模型以及广义Black-Scholes模型中来研究CPPI投资组合,并得到了具体CPPI投资组合以及它们的期望和方差。
【关键词】：Lévy过程 状态空间模型 马氏市道轮换 固定比例投资组合保险策略(CPPI) 跳扩散模型
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F840.4;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第1章 绪论6-11
• 1.1 研究背景及研究意义6-8
• 1.2 文献综述8-10
• 1.3 研究框架和主要创新工作10-11
• 第2章 模型介绍以及预备知识11-17
• 2.1 状态变量11-12
• 2.2 状态空间模型12
• 2.3 跳-扩散模型12-14
• 2.4 预备知识14-17
• 第3章 CPPI在带有市道轮换的Lévy过程中的应用17-34
• 3.1 模型建立17-20
• 3.2 CPPI策略的缺口风险和收益20-26
• 3.3 具体模型中的实现26-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第4章 CPPI在特殊模型中的研究34-43
• 4.1 跳扩散模型中的CPPI34-40
• 4.2 广义Black-Scholes模型下的CPPI40-43
• 第5章 总结与展望43-44
• 参考文献44-47
• 在学期间发表论文清单47-48
• 致谢48

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本文编号：701181